پیش بینی تورم با استفاده از رهیافت سری های زمانی
نویسندگان
چکیده
امروزه، پیشبینی متغیرهای کلان اقتصادی از جمله نرخ تورم، از اهمیت ویژهای برای سیاستگذاری و برنامه ریزی های اقتصادی برخوردار شده است. در این راستا در دهه های اخیر، مدلهای پیشبینی گوناگونی برای نرخ تورم مطرح شده اند. در این مقاله، با استفاده از سری زمانی نرخ تورم اعلام شده از سوی مرکز آمار ایران (از اسفند ۱۳۸۲ تا آذر ۱۳۹۳)، مدل (۲،۲،۳)arima انتخاب شد. بعد از تصریح مدل، ابتدا پیش بینی درون نمونهای برای نرخ تورم انجام و پس از ارزیابی نتایج با استفاده از معیار ریشه ی دوم میانگین توان دوم خطا، نرخ تورم سالانه (۱۲ ماه منتهی به ماه مورد نظر) برای ماه های دی، بهمن و اسفند ۱۳۹۳ پیشبینی شد. نتایج به دست آمده، نشان دهنده ی ادامه ی روند کاهشی نرخ تورم که از آبان ماه ۱۳۹۲ شروع شده است، میباشد.
منابع مشابه
پیش بینی تورم ایران با استفاده از مدل های ساختاری ، سری های زمانی و شبکه های عصبی
امروزه ، پیش بینی متغیر های کلان اقتصادی از اهمیت ویژه ای برای سیاستگذاران و سایر واحد های اقتصادی برخوردار است. در نتیجه ، دردهه های اخیر ، مدل های پیش بینی گوناگونی توسعه یافته و به رقابت با یکدیگر پرداخته اند. اخیراً به موازات مدل های متداول قبلی مانند مدل های ساختاری و سری زمانی ، مدل های دیگری تحت عنوان شبکه های عصبی مصنوعی در زمینه پیش بینی متغیر های مالی و پولی بکار گرفته شده اند. این م...
متن کاملکاربردهای شبکه های عصبی در پیش بینی سری های زمانی
استفاده از روش های غیر کلاسیک در شناسایی مدل و پیش بینی رفتار سیستم های پیچیده، مدتهاست در محافل علمی و حتی حرفه ای متداول و معمول شده است. در بسیاری از سیستم های پیچیده و خصوصا غیر خطی که مدل سازی و به دنبال آن پیش بینی و کنترل آنها از طریق روش های کلاسیک و تحلیلی امری بسیار دشوار و حتی بعضا غیر ممکن می نماید، از روش های غیر کلاسیک که از ویژگی هایی همچون هوشمندی، مبتنی بر معرفت و خبرگی برخوردا...
متن کاملپیشبینی تورم با استفاده از رهیافت سریهای زمانی
امروزه، پیشبینی متغیرهای کلان اقتصادی از جمله نرخ تورم، از اهمیت ویژهای برای سیاستگذاری و برنامهریزیهای اقتصادی برخوردار شده است. در این راستا در دهههای اخیر، مدلهای پیشبینی گوناگونی برای نرخ تورم مطرح شدهاند. در این مقاله، با استفاده از سری زمانی نرخ تورم اعلامشده از سوی مرکز آمار ایران (از اسفند ۱۳۸۲ تا آذر ۱۳۹۳)، مدل (۲،۲،۳)ARIMA انتخاب شد. بعد از تصریح مدل، ابتدا پیشبینی درون نمو...
متن کاملپیش بینی تورم ایران با استفاده از مدل های ساختاری ، سری های زمانی و شبکه های عصبی
امروزه ، پیش بینی متغیر های کلان اقتصادی از اهمیت ویژه ای برای سیاستگذاران و سایر واحد های اقتصادی برخوردار است. در نتیجه ، دردهه های اخیر ، مدل های پیش بینی گوناگونی توسعه یافته و به رقابت با یکدیگر پرداخته اند. اخیراً به موازات مدل های متداول قبلی مانند مدل های ساختاری و سری زمانی ، مدل های دیگری تحت عنوان شبکه های عصبی مصنوعی در زمینه پیش بینی متغیر های مالی و پولی بکار گرفته شده اند. این مدل...
متن کاملپیش بینی بار کوتاه مدت با استفاده از تجزیه سری زمانی بار وشبکه عصبی
چکیده پیش بینی بارکوتاه مدت یک فرآیند پایه در بهره برداری سیستمهای قدرت محسوب میشود. بسیاری از توابع بهرهبرداری نظیر آرایش تولید، پخش بار اقتصادی، ارزیابی ایمنی و هماهنگی آبی حرارتی به پیشینی بار کوتاهمدت وابسته میباشند. در طی سه دهه اخیر روش های مختلفی برای پیشبینی بار کوتاه مدت ارائه شده و نرمافزارهای صنعتی متعددی نیز بر پایه این روش ها تهیه شدهاند. از جمله این روش ها میتوان به ان...
متن کاملپیش بینی دبی جریان رودخانه با استفاده از داده کاوی و سری زمانی
شبیهسازی جریان رودخانه بهمنظور آگاهی از دبی رودخانه در دورههای زمانی آینده از مسائل مهم و کاربردی است. با توجه به اهمیت اطلاع از دبی جریان در سالهای آینده، در این مطالعه دبی جریان در سه ایستگاه حاجیقوشان، قرهشور و تمر در حوضۀ آبخیز گرگانرود برای سالهای آبی 90-1381 شبیهسازی شد. بهمنظور شبیهسازی از روش آماری سری زمانی در قالب الگوی اتورگرسیون (AR) و دادهکاوی در قالب ماشین بردار پشتیبان...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
عنوان ژورنال:
بررسی های آمار رسمی ایرانجلد ۲۵، شماره ۱، صفحات ۳۱-۴۵
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023